Arten von räumlichen Daten:

• Straßenkarten
• Satelliten Bilder
• Physische Daten und Karten
• Abstrakte Karten
• …

Das R-paket ggmap wird im folgenden genutzt um verschiedene Kartentypen darzustellen.

Mit qmap kann man eine schnelle Karte erzeugen.

• Straßenkarte werden sehr häufig verwendet.
• Diese Karten zeigen Haupt- und Nebenstraßen (abhängig vom Detail)
• oft sind auch weitere Informationen enthalten. Wie beispielsweise Flughäfen, Städte, Campingplätze oder andere Orte von Interesse
• Beispiel einer Straßenkarte für Mannheim.

• Zur Erstellung der Karten brauchen wir das Paket ggmap:

1. Möglichkeit:

install.packages("ggmap")

1. Möglichkeit:

• Um das Paket zu laden verwenden wir den Befehl library

library(ggmap)

Und schon kann die erste Karte erstellt werden:

qmap("Mannheim")

BBT <- qmap("Berlin Brandenburger Tor")
BBT

qmap("Germany")

• Wir brauchen ein anderes zoom level

• level 3 - Kontinent
• level 10 - Stadt
• level 21 - Gebäude

qmap("Germany", zoom = 6)

?qmap

Verschiedene Abschnitte in der Hilfe:

• Description
• Usage
• Arguments
• Value
• Author(s)
• See Also
• Examples

Ausschnitt aus der Hilfe Seite zum Befehl qmap:

Das Beispiel kann man direkt in die Konsole kopieren:

qmap("baylor university")
qmap("baylor university", zoom = 14)
# und so weiter

qmap("Mannheim", zoom = 12)

qmap('Mannheim', zoom = 13)

qmap('Mannheim', zoom = 20)

qmap('Mannheim', zoom = 14, source="osm")

qmap('Mannheim', zoom = 14, source="osm",color="bw")

qmap('Mannheim', zoom = 14, maptype="satellite")

qmap('Mannheim', zoom = 20, maptype="hybrid")

qmap("Mannheim", zoom = 14, maptype="hybrid")

Aus Physischen Karten kann man Informationen über Berge, Flüsse und Seen ablesen. Farben werden oft genutzt um Höhenunterschiede zu visualisieren

qmap('Schriesheim', zoom = 14,
 maptype="terrain")

Quelle: Design faves

• Abstraktion wird genutzt um nur die essentiellen Informationen einer Karte zu zeigen.

• Beispiel U-Bahn Karten - wichtig sind die Richtungen und ein wenig Information zur Orientierung

• Im folgenden werden Karten vorgestellt, die sich gut als Hintergrundkarten eignen.

qmap('Mannheim', zoom = 14,
 maptype="watercolor",source="stamen")

qmap('Mannheim', zoom = 14,
 maptype="toner",source="stamen")

qmap('Mannheim', zoom = 14,
 maptype="toner-lite",source="stamen")

qmap('Mannheim', zoom = 14,
 maptype="toner-hybrid",source="stamen")

qmap('Mannheim', zoom = 14,
 maptype="terrain-lines",source="stamen")

• <- ist der Zuweisungspfeil um ein Objekt zu erzeugen
• Dieses Vorgehen macht bspw. Sinn, wenn mehrere Karten nebeneinander gebraucht werden.

MA_map <- qmap('Mannheim', 
               zoom = 14,
               maptype="toner",
               source="stamen")

Geocoding (…) uses a description of a location, most typically a postal address or place name, to find geographic coordinates from spatial reference data …

Wikipedia - Geocoding

library(ggmap)
geocode("Mannheim Wasserturm",source="google")

Source

Reverse geocoding is the process of back (reverse) coding of a point location (latitude, longitude) to a readable address or place name. This permits the identification of nearby street addresses, places, and/or areal subdivisions such as neighbourhoods, county, state, or country.

Quelle: Wikipedia

revgeocode(c(48,8))

## [1] "Unnamed Road, Somalia"

mapdist("Q1, 4 Mannheim","B2, 1 Mannheim")

##             from             to   m    km     miles seconds  minutes
## 1 Q1, 4 Mannheim B2, 1 Mannheim 746 0.746 0.4635644     191 3.183333
##        hours
## 1 0.05305556

mapdist("Q1, 4 Mannheim","B2, 1 Mannheim",mode="walking")

##             from             to   m    km     miles seconds minutes
## 1 Q1, 4 Mannheim B2, 1 Mannheim 546 0.546 0.3392844     420       7
##       hours
## 1 0.1166667

mapdist("Q1, 4 Mannheim","B2, 1 Mannheim",mode="bicycling")

##             from             to   m    km    miles seconds  minutes
## 1 Q1, 4 Mannheim B2, 1 Mannheim 555 0.555 0.344877     215 3.583333
##        hours
## 1 0.05972222

POI1 <- geocode("B2, 1 Mannheim",source="google")
POI2 <- geocode("Hbf Mannheim",source="google")
POI3 <- geocode("Wasserturm Mannheim",source="google")
ListPOI <-rbind(POI1,POI2,POI3)
POI1;POI2;POI3

##        lon      lat
## 1 8.462844 49.48569

##        lon      lat
## 1 8.469879 49.47972

##        lon      lat
## 1 8.466039 49.48746

MA_map +
geom_point(aes(x = lon, y = lat),
data = ListPOI)

MA_map +
geom_point(aes(x = lon, y = lat),col="red",
data = ListPOI)

ListPOI$color <- c("A","B","C")
MA_map +
geom_point(aes(x = lon, y = lat,col=color),
data = ListPOI)

ListPOI$size <- c(10,20,30)
MA_map +
geom_point(aes(x = lon, y = lat,col=color,size=size),
data = ListPOI)

from <- "Mannheim Hbf"
to <- "Mannheim B2 , 1"
route_df <- route(from, to, structure = "route")

Mehr Information

qmap("Mannheim Hbf", zoom = 14) +
  geom_path(
    aes(x = lon, y = lat),  colour = "red", size = 1.5,
    data = route_df, lineend = "round"
  )

Wie fügt man Punkte hinzu

• Nutzung von geom_point

• Question on stackoverflow

• Cheatsheet zu data visualisation

• Artikel von David Kahle und Hadley Wickham on the usage of ggmap.
• Eine Karte greifen
• Karten machen mit R

ggmap: Spatial Visualization with ggplot2

von David Kahle und Hadley Wickham

Was klar sein sollte:

• Wie man eine schnelle Karte erzeugt
• wie man geokodiert
• Wie man eine Distanz berechnet